PyTorch学习笔记（4）–DataLoader的使用

    本博文是PyTorch的学习笔记，第4次内容记录，主要介绍DataLoader的基本使用。

1.Dataset和DataLoader的区别

    torch.utils.data.Dataset是代表这一数据的抽象类（也就是基类）。我们可以通过继承和重写这个抽象类实现自己的数据类，只需要定义__len__和__getitem__这个两个函数。
    DataLoader是Pytorch中用来处理模型输入数据的一个工具类。组合了数据集（dataset） + 采样器(sampler)，并在数据集上提供单线程或多线程(num_workers )的可迭代对象。在DataLoader中有多个参数，这些参数中重要的几个参数的含义说明如下：

 1. epoch：所有的训练样本输入到模型中称为一个epoch； 
 2. iteration：一批样本输入到模型中，成为一个Iteration;
 3. batchszie：批大小，决定一个epoch有多少个Iteration；
 4. 迭代次数（iteration）=样本总数（epoch）/批尺寸（batchszie）
 5. dataset (Dataset) – 决定数据从哪读取或者从何读取；
 6. batch_size (python:int, optional) – 批尺寸(每次训练样本个数,默认为１）
 7. shuffle (bool, optional) –每一个 epoch是否为乱序 (default: False)；
 8. num_workers (python:int, optional) – 是否多进程读取数据（默认为０);
 9. drop_last (bool, optional) – 当样本数不能被batchsize整除时，最后一批数据是否舍弃（default: False)
 10. pin_memory（bool, optional) - 如果为True会将数据放置到GPU上去（默认为false） 

    详情可以参照这个博客：Dataset和Dataloader的理解。
    由于tensorvision中自带了很多数据集，对于练手和神经网络的训练都十分有利，因此需要用Dataset和DataLoader来帮助我们学习。

2.DataLoader的使用

2.1DataLoader的基础使用

    通过查看PyTorch官网 中关于DataLoader类的介绍，所以这里以CIFAR10数据集的使用为例子，简单介绍DataLoader的使用。

    （1）查看数据集CIFAR10中第1张图片的基本信息，代码如下：

# coding ：UTF-8
# 文件功能： 代码实现dataloader类的基本功能
# 开发人员： dpp
# 开发时间： 2021/8/13 12:10 上午
# 文件名称： dataloader_test.py.py
# 开发工具： PyCharm
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 准备的测试数据集  数据放在了CIFAR10文件夹下

test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./CIFAR10", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)

# 测试数据集中第一张图片及target
img, target = test_data[0]
print(img.shape)
print(target)

    上述代码输出结果如下，展示的是读取到的CIFAR10中第一张照片的形状信息和类别target信息。

    （2）batch_size=4对数据读取的作用，表示一次性读取数据集中的4张图片，并且集合在一起进行返回，代码如下：

# coding ：UTF-8
# 文件功能： 代码实现dataloader类的基本功能
# 开发人员： dpp
# 开发时间： 2021/8/13 12:10 上午
# 文件名称： dataloader_test.py.py
# 开发工具： PyCharm
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 准备的测试数据集  数据放在了CIFAR10文件夹下

test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./CIFAR10", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)

# 测试数据集中第一张图片及target
img, target = test_data[0]
print(img.shape)
print(target)

# 在定义test_loader时，设置了batch_size=4，表示一次性从数据集中取出4个数据
for data in test_loader:
    imgs, targets = data
    print(imgs.shape)
    print(targets)

    上述代码输出结果如下，展示的是batch_size=4时返回的结果。

    （3）将epoch设置为2时，对数据集进行两次完整的遍历加载，同时设置batch_size=4，代码如下：

# coding ：UTF-8
# 文件功能： 代码实现dataloader类的基本功能
# 开发人员： dpp
# 开发时间： 2021/8/13 12:10 上午
# 文件名称： dataloader_test.py.py
# 开发工具： PyCharm
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torch.utils.tensorboard import SummaryWriter

# 准备的测试数据集  数据放在了CIFAR10文件夹下

test_data = torchvision.datasets.CIFAR10("./CIFAR10", train=False, transform=torchvision.transforms.ToTensor())
test_loader = DataLoader(dataset=test_data, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=False)

# 在定义test_loader时，设置了batch_size=4，表示一次性从数据集中取出4个数据
writer = SummaryWriter("logs")
for epoch in range(2):
    step = 0
    for data in test_loader:
        imgs, targets = data
        writer.add_images("Epoch: {}".format(epoch), imgs, step)
        step = step + 1
writer.close()

    此时借助Tensorboard，对代码效果进行展示，得到如下的结果：

    从Tensorboard中的运行结果可知，设置参数batch_size=4时，每次取了4张照片，并获得4个targets标签。将DataLoader()函数用图示如下：

    （4）shuffle=True对数据读取的作用，每个epoch读完数据之后，在下次读取数据时是否会将数据打乱顺序，如果设置shuffle=True，那么在下一次epoch时，会将数据打乱顺序，然后再进行下一次读取，从而两次epoch读到的数据顺序是不同的；如果设置shuffle=False，那么在下一次数据读取时，不会打乱数据的顺序，从而两次读取到的数据顺序是相同的。

3.学习小结

    在本文中总结了DataLoader的使用方法，并通过读取CIFAR10中的数据，借助Tensorboard的展示各种参数的功能，能为后续神经网络的训练奠定基础，同时也能更好的理解pytorch。